模型清单
记录 checkpoint、VAE、文本编码器、LoRA、ControlNet 或视频模型的文件名、来源、版本或哈希。不要把同名文件视为同一权重。
自我图书馆SELF LIBRARY持续整理中SHELF 04 / WORKFLOWS · REPRODUCIBILITY
工作流整理
把节点图当作可版本化的实验。
一张能运行的画布不等于可复用的工作流。真正可复现的记录至少要说明：使用了哪些模型与节点、输入资产来自哪里、哪组参数改变了结果，以及提交给运行时的图到底是什么。
SAVE 画布与布局API 执行图格式SEED 随机性入口
01 / TWO JSON FORMATS, TWO JOBS
为人编辑的图，
与为服务器执行的图，不是同一份契约。
ComfyUI 的保存格式保留节点位置、连线布局、分组和颜色等画布信息，适合回到界面继续编辑。Workflow API Format（工作流 API 格式）则面向执行：它使用节点标识和输入连接表达计算关系，省去画布布局。自动化提交前，应从当前版本的界面导出 API 格式，而不是手写或把保存格式直接当成服务器请求。
SAVE FORMAT
面向画布：节点、位置、分组、连线与视觉组织它承担阅读和编辑体验。布局信息对于协作很重要，但并不是服务端执行图的全部或唯一事实来源。
API FORMAT
面向运行：节点 ID、输入值、节点间引用与输出官方 API 格式将连接表达为输入之间的引用，导出后可被队列接口验证和执行。它不包含保存格式中的画布布局与分组信息。
02 / WHAT A REPRODUCIBLE RUN NEEDS
保存 JSON，
但不要只保存 JSON。
工作流文件描述图结构，不能自动锁定它依赖的本地文件和环境。下面三组记录不是 ComfyUI 的强制字段，而是让未来的自己能够判断“为什么这次和上次不同”的最小实践。它们应与工作流一起保存，而不是散落在聊天记录里。
输入与参数
保留输入图、提示词、随机种子、尺寸、采样器、步数、去噪强度与关键条件强度。随机种子固定后才有可比较的参数实验。
环境与输出
记录 ComfyUI 提交版本、节点包版本、设备与运行参数，并将最终输出与中间输出关联到那份工作流，便于回溯。
03 / ORGANIZE BY QUESTIONS
不要收集“万能图”，
要收集能回答问题的模板。
同一图里塞入所有模型、所有控制条件和所有后处理，往往使它难以排错。更实用的组织方式是把工作流按问题分层：基础生成图回答模型与采样是否正确；预处理图回答控制信号是否可靠；成图或视频图只负责组合已经验证过的模块。
INPUT
→资产准备
提示词、参考图、遮罩与预处理输出
CORE
→基础生成
先单独验证模型、条件与采样器
CONTROL
→条件控制
将结构、风格或运动条件逐项接入
OUTPUT
后处理与导出
单独处理放大、编码、命名和交付格式
模板适合承载“已验证的局部”，而不是掩盖依赖。
官方自定义节点可通过 example_workflows 目录提供 JSON 工作流和可选缩略图，在模板浏览器中展示。把模板与依赖模型、节点包和适用版本写在一起，能减少“加载成功但运行失败”的情况。
04 / CHANGE ONE THING AT A TIME
复现不是重复运行，
而是能解释差异。
对模型选择、参数调整和节点升级，建议分别建立基线和变更记录。先保持输入、种子与输出检查点不变，再修改单个因素；当结果发生变化时，才能区分它来自模型、参数、节点实现还是环境改变。
建立基线
保存最小可运行图与一组固定输入，确认模型、节点与输出路径在当前环境中真实可用。
增量修改
一次只改变一个主题：例如采样器、ControlNet 强度或单个 LoRA，不把三种变化写进同一份“新版本”。
可比较地归档
为图、输入、输出和结果说明使用同一个运行编号；需要自动化时，再导出 API 格式并保留对应版本。
READING LIST / ORIGINAL SOURCES
ComfyUI Workflow API Format↗ComfyUI Workflow JSON Specification↗ComfyUI Workflow Templates↗ComfyUI Server Communication Overview↗
ComfyUI 的节点、工作流格式和模型支持会持续演进。本文只归纳对应资料可确认的机制；导入工作流前仍应核对 ComfyUI、节点包、模型权重与许可证的实际版本。